Курс Python → Оценка точности модели
Для того чтобы эффективно оценивать работу нашей модели машинного обучения, необходимо определить метод тестирования. Этот метод позволит нам оценить точность модели на тестовом наборе данных. Основное отличие метода тестирования от обучения заключается в том, что во время тестирования мы используем функцию model.eval(), которая переводит модель в режим тестирования. Также мы используем функцию torch.no_grad(), которая отключает вычисление градиента, поскольку во время тестирования нам не нужно обновлять веса модели.
Для начала необходимо перевести модель в режим тестирования с помощью функции model.eval(). Это позволяет модели работать в режиме, оптимизированном для тестирования, а не для обучения. Затем мы используем функцию torch.no_grad(), чтобы временно отключить вычисление градиента. Это позволяет ускорить процесс тестирования, так как нам не нужно хранить информацию о градиентах.
После того как модель переведена в режим тестирования и вычисление градиента отключено, мы можем приступить к оценке точности модели на тестовом наборе данных. Для этого вычисляем средние потери (loss) для каждого объекта в тестовом наборе. Затем суммируем потери и делим на общее количество объектов, чтобы получить среднюю потерю для всего тестового набора.
model.eval()
with torch.no_grad():
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
test_loss += loss.item()
После вычисления средних потерь на тестовом наборе данных, можно также оценить общую точность модели. Для этого можно использовать метрики оценки качества, такие как accuracy_score или confusion_matrix. Общая точность модели на тестовом наборе позволяет оценить ее работу и сравнить с другими моделями или параметрами обучения.
Другие уроки курса "Python"
- Проверка типов с помощью isinstance
- Комментарии в Python.
- Установка и обучение ChatterBot
- Поиск с помощью регулярных выражений
- Декодирование строк в Python
- Форматирование строк с помощью f-строк
- Генератор чисел Фибоначчи
- Импорт классов из другого файла
- Перевернуть список в Python
- Работа с YAML в Python: PyYAML.
- Методы работы со строками в Python
- Создание и инициализация объектов
- Оператор break в Python
- Бесконечные списки в Python
- Делегирование в Python
- Фильтрация входных данных в Python
- GitHub в Telegram: подписка на уведомления
- Работа с множествами в Python
- Метод rrshift для пользовательских объектов
- Преобразование букв в нижний регистр
- Измерение времени выполнения кода
- Применение функции к каждому элементу списка
- Использование super() в Python
- Генераторы в Python
- Преобразование чисел в слова
- Пропуск строк в файле с itertools
- Форматирование даты с strftime()
- Метод split() в Python
- Оформление кода на Python
- Оператор «and» в Python
- Просмотр файла в Jupyter Noteboo
- Форматирование данных с помощью pprint
- Декораторы в Python
- Получение текущей директории
- Удаление элементов из списка в Python
- Перезагрузка оператора в Python
- Модуль array: создание и использование массивов
- Игра «Камень, ножницы, бумага» — Python
- Перемешивание списка с shuffle()
- Работа с прокси в Python
- Декораторы для регистрации функций
- Основные операции с библиотекой Numpy
- Оптимизация создания строк
- Управление ресурсами в Python















